テンセントの多言語翻訳モデル「Hy‑MT2」とは？ スマホでも動くAI翻訳の仕組み

Hy‑MT2モデルファミリー

Hy‑MT2は、用途や計算資源に応じて使い分けられるよう、3つのサイズで構成されています。

• Hy‑MT2‑1.8B：スマートフォンやエッジデバイス向けの軽量モデル
• Hy‑MT2‑7B：品質と計算コストのバランスを取った中規模モデル
• Hy‑MT2‑30B‑A3B：サーバーやクラウド向けの高性能モデル（Mixture‑of‑Experts構造）

最大モデルである 30B‑A3B は、Mixture‑of‑Experts（MoE）アーキテクチャを採用しています。これは推論時に複数の「専門ネットワーク」の一部だけを有効化する仕組みで、巨大モデルに近い性能を保ちながら計算コストを抑える設計です。

また、3つのモデルすべてが 多言語の翻訳指示（instructions）を理解できるよう最適化されています。たとえば、翻訳スタイル指定、用語指定、フォーマット指定などを指示として与えることが可能です。

対応言語

Hy‑MT2は 33言語の双方向翻訳をサポートしています。

さらに、中国国内で使用される 5つの少数民族言語や方言との翻訳も可能で、中国語を中心とした多言語環境での利用を強く意識した設計になっています。

公開情報では33言語すべての詳細リストはまとめて掲載されていないケースもありますが、中国語と主要な世界言語を中心にした多言語翻訳が主な対象です。

スマートフォンでも動く翻訳AI

Hy‑MT2の大きな特徴の一つが、モバイル端末で動く翻訳モデルです。

最小モデル Hy‑MT2‑1.8B は、Tencent独自の AngelSlim 1.25ビット量子化によって極端に圧縮され、ストレージ容量は 約440MB にまで縮小されています。

これにより、次のような利用が可能になります。

• スマートフォン上でのローカル翻訳
• インターネット接続なしのオフライン翻訳
• 低消費電力・高速推論

Tencentによると、この量子化モデルは前世代の Hy‑MT1.5 と比べて 約1.5倍の推論速度を実現しています。

ベンチマーク性能

Tencentが公開した技術レポートでは、Hy‑MT2は複数の翻訳ベンチマークで高い性能を示しています。

主な評価結果として報告されているのは次の通りです。

• 7Bおよび30B‑A3Bモデルは、複数の評価でオープン翻訳モデルの最先端性能を達成。
• FLORES‑200、DomainMTBench、IFMTBench などの翻訳ベンチマークで高いスコア。
• 1.8Bモデルでも、一部の集計評価では商用翻訳APIを上回る結果が報告されている。
• FLORES‑200の平均スコアでは、Gemini系翻訳モデルに近い性能に達したという報告もある。

ただし、これらの多くはTencentのレポートや発表資料に基づくものであり、独立した第三者による評価はまだ限定的とされています。

旧モデル（Hy‑MT1.5）からの進化

Hy‑MT2はTencentの既存翻訳モデル Hy‑MT1.5 をベースに、大きく改良されています。

主な改善点は以下の通りです。

翻訳指示の理解能力の向上
翻訳スタイル変更、用語指定、構造化翻訳などの指示をより正確に解釈できます。

専門分野翻訳の改善
金融、教育などの専門分野での翻訳品質が強化されています。

実運用データによる学習強化
大規模な多言語データと蒸留・強化学習などの手法を組み合わせ、実際の翻訳シナリオでの品質を改善しています。

デプロイの柔軟性
クラウド用の大規模MoEモデルからモバイル向け軽量モデルまで、幅広い環境に対応しています。

開発者向け：モデルの入手方法

Hy‑MT2は完全にオープンソースとして公開されており、開発者は以下のプラットフォームから利用できます。

• GitHub（コードとモデル）
• Hugging Face（モデル配布）
• ModelScope（中国開発者向けプラットフォーム）

これらのモデルは ARMや一般的なサーバーCPU/GPU環境など、さまざまなハードウェアで動作するよう設計されています。

特に 1.8Bモデルは、エッジデバイスやスマートフォンでのローカル推論を主な用途として想定されています。

一般ユーザー向け：利用できるサービス

Tencentは一般ユーザー向けにも、Hy‑MT2を利用したサービスを公開しています。

最初に登場したのは、WeChatのミニプログラム 「腾讯Hy翻译（Tencent Hy Translation）」 です。

主な機能は次の通りです。

• 音声入力による翻訳
• 翻訳スタイルのカスタマイズ
• クラウドモデルによる高精度翻訳
• ダウンロード型モデルによるオフライン翻訳

さらに iOSおよびAndroidの専用アプリも開発中で、端末上でのローカル推論が可能になる予定です。

なぜHy‑MT2が注目されているのか

Hy‑MT2は、最近のAI翻訳のトレンドを象徴するモデルです。

巨大な汎用AIではなく、次の特徴を持つ 翻訳特化AIとして設計されています。

• MoEアーキテクチャによる高性能翻訳
• スマートフォンで動く超軽量モデル
• 多言語指示対応の翻訳システム

もし今後、第三者による評価でも同様の結果が確認されれば、Hy‑MT2は モバイル翻訳やオープン翻訳モデル分野で有力な選択肢になる可能性があります。